如何根据 R 数据框中特定列的条件获取行最大值?

How can I get row-wise max based on condition of specific column in R dataframe?

我正在尝试根据经过的时间(火灾后的时间 - YEAR.DIFF)跨多个列(气候缺水 -- def_59_z_#)按行获得最大值.条件如下:

但是,当我包含一个条件时,我无法提取行式最大值。有几个现有的帖子可以解决按行的最小值和最大值(示例 and 2) and sd (example 3)——但这些不使用条件。我试过使用 apply 但当我涉及多个列以及条件要求时,我无法找到解决方案。

下面的代码只是 returns 新列 def59_z_max15 中的 3.5,这是数据帧中出现的最大值 -- exceptYEAR.DIFF为1,此时直接返回def_50_z_1。但对于所有其他条件,我想要 0.98、0.67、0.7、1.55、1.28 —— 反映指定列的行最大值的值。 Link 采样数据 here。我怎样才能做到这一点?

我感谢 any/all 的建议!

data <- data %>%
mutate(def59_z_max15 = ifelse(YEAR.DIFF == 1,
                            (def59_z_1),
                            ifelse(YEAR.DIFF == 2,
                                   max(def59_z_1, def59_z_2),
                                   ifelse(YEAR.DIFF == 3,
                                          max(def59_z_1, def59_z_2, def59_z_3),
                                          ifelse(YEAR.DIFF == 4,
                                                 max(def59_z_1, def59_z_2, def59_z_3, def59_z_4),
                                                 max(def59_z_1, def59_z_2, def59_z_3, def59_z_4, def59_z_5))))))

将此函数放入 apply 系列函数中

func <- function(x) {
first.val <- x[1]
if (first.val < 5) {
return(max(x[2:(first.val+)])
} else {
return(max(x[2:6]))
}
}

您需要的输出应通过以下方式获得:

apply(data, 1, function(x) func(x)) #do it by row by setting arg2 = 1

一个选项是在循环中分别为每组条件获取 pmax(按行 max - 矢量化)(map - 如果 'YEAR.DIFF' 是 1,select 只有 'def_59_z_1',对于 2,获取 'def_59_z_1' 和 'def_59_z_2' 的最大值,...,对于 5,最大值 'def_59_z_1' ] 到 'def_59_z_5'、coalesce 列,并将 NA 的其余部分替换为所有“def59_z”列的 pmax

library(tidyverse)
out <- map_dfc(1:5, ~
         df1 %>% 
           select(seq_len(.x) + 1) %>% 
           transmute(val = na_if((df1[["YEAR.DIFF"]] == .x)*
               pmax(!!! rlang::syms(names(.))), 0))) %>%  
  transmute(def59_z_max15 = coalesce(!!! rlang::syms(names(.)))) %>%
  bind_cols(df1, .)%>%
  mutate(def59_z_max15 = case_when(is.na(def59_z_max15) ~ 
         pmax(!!! rlang::syms(names(.)[2:6])), TRUE ~ def59_z_max15))
head(out, 10)
#   YEAR.DIFF def59_z_1 def59_z_2 def59_z_3 def59_z_4 def59_z_5 def59_z_max15
#1          5      0.25     -2.11      0.98     -0.07      0.31          0.98
#2          9      0.67      0.65     -0.27      0.52      0.26          0.67
#3         10      0.56      0.33      0.03      0.70     -0.09          0.70
#4          2     -0.34      1.55     -1.11     -0.40      0.94          1.55
#5          4      0.98      0.71      0.41      1.28     -0.14          1.28
#6          3      0.71     -0.17      1.70     -0.57      0.43          1.70
#7          4     -1.39     -1.71     -0.89      0.78      1.22          0.78
#8          4     -1.14     -1.46     -0.72      0.74      1.32          0.74
#9          2      0.71      1.39      1.07      0.65      0.29          1.39
#10         1      0.28      0.82     -0.64      0.45      0.64          0.28

数据

df1 <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/CaitLittlef/random/master/data.csv")